在R中同时运行多个带交互项的回归。

Question

我有一个类似于以下结构的数据框（df）：

yourbehavior  condition  tryreduce  comfortable  vegvalidity
1             2          4          3            3
2             5          7          4            5
3             7          1          2            4

我希望找到一种高效地运行以下回归的方法。

lm(yourbehavior ~ condition + tryreduce + (condition*tryreduce), data = df)
lm(yourbehavior ~ condition + comfortable + (condition*comfortable), data = df)
lm(yourbehavior ~ condition + vegvalidity + (condition*vegvalidity), data = df)

有人知道我该如何同时执行这些回归分析吗？我的实际数据集中比我在此示例中包含的要多。

我读过，在R中使用for循环通常不是进行这些类型分析最有效的方法。如果可能，我更喜欢使用tidyverse，因为那是我最理解的。

- melbez

Answer 1

你可以这样做，创建一个列表，其中每个元素都是回归模型之一，每个列表元素的名称将是与condition交互的变量名。

library(tidyverse)

interaction.vars = c("tryreduce", "comfortable", "vegvalidity")

form = paste("yourbehavior ~ condition *", interaction.vars)

models = form %>% 
  set_names(interaction.vars) %>% 
  map(~lm(.x, data=df))

如果您想遍历除前两列之外的每一列，可以执行以下操作：

interaction.vars = names(df)[!names(df) %in% c("yourbehavior","condition")]

请注意，在模型公式中，a*b等同于a + b + a*b，因此您不需要重复每个列名。

for循环并不一定是坏的，上面的map函数本质上是以与for循环相同的方式进行迭代。但是，R中的许多函数都是向量化的，比循环更快且更简洁。

- eipi10

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在最后一行，使用lm(.x, data = df)时，我收到了一个错误消息，指出找不到对象.x。当我输入“form”而不是“.x”时，我会收到“错误：无法将'lm'对象转换为函数”的错误消息。 - melbez

抱歉，我编辑了我的答案，在 lm 之前添加了一个 ~。这是告诉 map 一个匿名函数即将到来是必要的。 map 正在迭代 form 的每个元素。 .x 告诉 map 在该函数（在此情况下为 lm）中映射的参数的位置。 - eipi10

什么是匿名函数？另外，我如何查看完整的输出？当我键入“models”或“summary(models)”时，输出与R中典型的回归输出不同，并且不包括P值，只有系数。 - melbez

models是一个lm对象的列表。要获取单个lm模型的完整摘要，您需要执行 summary(m1)（如果您的模型对象被称为m1）。在这里，您需要遍历模型列表，因此可以执行 map(models, summary) 来获取每个模型的摘要（摘要也将作为列表返回）。要获取特定模型的摘要，例如，您可以执行summary(models[[2]])或summary(models[["comfortable"]])。 - eipi10

“匿名函数”是一种在创建时没有命名的函数。请参阅此处“匿名函数”标题下的前几段以获取更多信息。 - eipi10